基于改进YOLOv5算法的农村公路路面裂缝检测研究

摘要：

随着交通的发展,采用一定的检测技术对路面病害进行检测非常重要.以对河南省某农村公路路面裂缝的检测为例,对比分析了不同检测算法的检测效果.首先,对YOLOv5 算法进行改进,在YOLOv5 算法的主干网络(back-bone)中添加CA注意力机制,增强对待测目标的表示和定位能力,提高识别精度,改善目标漏检的问题;在CIOU 损失函数的基础上引入Focal EIOU损失函数,加快目标检测过程中的收敛速度,提高BBox的回归精度.然后,用改进的YOLOv5算法和其他常用的检测算法通过计算机对沥青路面裂缝进行检测.结果表明:改进的 YOLOv5 算法与YOLOv5算法相比在检测精度、召回率、平均精度均值以及检测速度等方面均有所提高,同时与目前常用的检测算法相比在平均精度均值与检测速度上也具有一定的优越性.

关键词：路面病害、YOLOv5算法、目标检测、CA注意力机制、损失函数

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省交通事业发展中心科技项目2022-5-6

在线出版日期：2023-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：53-61